Die Studie untersucht die Machbarkeit des Einsatzes von Großen Sprachmodellen (LLM), insbesondere GPT-3.5-turbo von OpenAI, für die Pfadplanung von Robotern. Herkömmliche Ansätze zur Verwaltung komplexer Umgebungen und zur Entwicklung zuverlässiger Pläne für sich ändernde Umgebungsbedingungen haben Einschränkungen, die durch den Einsatz von LLMs überwunden werden können.
GPT-3.5-turbo zeichnet sich durch leistungsfähige Fähigkeiten in der natürlichen Sprachverarbeitung, der Bereitstellung effizienter und anpassungsfähiger Pfadplanungsalgorithmen in Echtzeit, hohe Genauigkeit und Fähigkeiten zum Lernen weniger Beispiele aus. In zahlreichen simulierten Szenarien wird die Leistung von GPT-3.5-turbo mit der von State-of-the-Art-Pfadplanern wie Rapidly Exploring Random Tree (RRT) und A* verglichen. Dabei zeigt sich, dass GPT-3.5-turbo in der Lage ist, dem Roboter in Echtzeit Pfadplanungsrückmeldungen zu geben und seine Pendants übertrifft.
Die Studie legt den Grundstein für LLM-gesteuerte Pfadplanung für Robotersysteme. Obwohl GPT-3.5-turbo eine geringere Pfadgenauigkeit als A* und RRT aufweist, überzeugt es durch seine kurze Verarbeitungszeit, die es für Echtzeitanwendungen geeignet macht. Eine Kombination von GPT-3.5-turbo mit klassischen Algorithmen könnte die Leistung weiter verbessern, indem die Vorteile beider Ansätze genutzt werden.
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